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这里可以是你的向量数据库检索器# 创建多查询检索器retriever MultiQueryRetriever.from_llm( llmChatOpenAI(temperature0), # 温度设为0让模型输出更稳定 retrieverbase_retriever, prompt请根据以下问题生成3个不同的查询语句用query分隔{query})# 使用示例queries retriever.get_relevant_documents(苹果新品)for q in queries: print(q)输出示例queryApple 2023发布会/queryqueryiPhone15配置参数/queryquery苹果秋季新品发布会/query融合策略RRF算法系统会从多个查询中检索出结果然后通过一个叫RRFReciprocal Rank Fusion的算法来综合排序。公式如下score 1 / (rank 60)别怕其实很简单- rank 是某个文档在某个查询中的排名- 分数越高说明这个文档越有可能是正确答案1.2 HyDE 假设文档法针对用户问题和知识库差异大HyDEHypothetical Document Embeddings就像你让一个专家先“假设”一个答案然后用这个假设的答案去知识库里找相似的内容。你可以理解为先写一个“理想答案”然后用这个答案去知识库中找“最像它”的真实文档。先让LLM生成理想答案再用其向量检索真实文档弥合用户表述与知识库内容的语义鸿沟。场景举例用户问“量子计算在药物研发中的应用”但知识库中没有直接提到“量子计算”和“药物研发”的组合内容。HyDE 假设文档法 流程图Prompt设计示例“请基于问题生成假设性回答{query}要求包含专业术语忽略具体数值用answer包裹”例如输入量子计算在药物研发中的应用输出answer量子计算通过模拟分子结构加速新药研发过程提高药物筛选效率。/answer局限与应对如果生成的假设文档和真实文档相似度太低比如 0.7系统会触发“二次检索”换一种方式再找一遍。1.3 问题回退与分解针对复杂问题或无直接答案比如 用户问“RAG流程是什么”、“AI在医疗中的应用有哪些”、“特斯拉Q3财报数据是多少”当这些问题要么太复杂要么知识库中没有直接答案。可以使用 问题回退与分解 的方法。原理解释这种情况下系统不会直接放弃而是尝试“拆解”问题或者“退一步”找更宽泛的答案。你可以理解为“不会做难题就先做简单题。”分解策略选择表问题类型策略案例说明多步骤推理串行分解“RAG流程” → 分成“检索阶段”和“生成阶段”跨领域问题并行分解“AI医疗应用” → 同时查“AI技术”和“医疗应用”细节查询失败抽象回退“特斯拉Q3财报” → 找“新能源企业财报”示例代码伪代码def decompose_query(query): if is_multi_step(query): return split_into_steps(query) elif is_cross_domain(query): return split_into_domains(query) elif is_too_specific(query): return generalize_query(query) else: return [query]二、路由优化构建智能分发网络在构建一个智能问答系统时我们不能把所有问题都交给同一个模型来处理。就像医院里不能让一个医生看所有科室的病人一样我们需要一个“智能分诊台”把不同类型的问题分发给最合适的“专家”来处理。这就引出了第二大优化策略路由优化。它就像一个“智能分发系统”能自动判断用户的问题属于哪个领域然后把问题交给最适合的处理模块。路由优化的流程图整个路由优化系统就像一个“智能分拣中心”它能根据问题内容自动判断该由哪个“专家”来处理用哪种“回答风格”最合适这样可以大大提高系统的响应速度和回答质量真正做到“因题施策”。2.1 元数据路由引擎这里的元数据 指的是 问题 元数据比如问题的分类标签等。“元数据路由引擎” 类似 一个问题 智能快递分拣系统。快递员把包裹送到分拣中心后系统会根据包裹上的地址信息自动判断这个包裹该发往哪个城市的仓库。用户 问题就是“快递”元数据路由引擎 会根据问题内容 去分析 meta-data元数据比如问题类型判断它属于哪个领域比如医疗、编程、教育等然后把问题交给对应的“专家”模块来处理。元数据路由引擎 实现流程1. 接收用户问题2. 使用分类模型判断问题所属领域3. 根据分类结果选择对应的检索器retriever4. 将问题交给对应的检索器进行处理示例代码简化版# 模拟一个分类模型def llm_classify(query): if 病 in query or 医生 in query: return medical elif 代码 in query or 函数 in query: return code else: return default# 不同领域的检索器def medical_retriever(query): return f[医疗检索] 正在查找与 {query} 相关的医学资料...def code_retriever(query): return f[代码检索] 正在查找与 {query} 相关的编程资料...def default_retriever(query): return f[通用检索] 正在查找与 {query} 相关的一般资料...# 路由决策函数def route_query(query): topic llm_classify(query) if topic medical: return medical_retriever(query) elif topic code: return code_retriever(query) else: return default_retriever(query)# 测试print(route_query(我最近总是头痛可能是什么原因))# 输出[医疗检索] 正在查找与 我最近总是头痛可能是什么原因 相关的医学资料...关键参数说明路由准确率 85%如果系统判断错误太多就会启用“多路并行检索”也就是同时让多个检索器一起处理问题确保不漏掉正确答案。响应延迟 200ms为了用户体验整个路由过程必须非常快不能让用户等太久。2.2 动态Prompt路由Prompt 就像是给模型的“答题模板”。不同的用户可能需要不同风格的回答方式。比如技术人员喜欢看公式和架构图学生希望有通俗易懂的解释商务人士喜欢简洁明了的总结“动态Prompt路由”就是根据用户的问题自动选择最合适的回答模板。动态Prompt路由 实现流程(1) 准备多个Prompt模板技术类、教育类、商务类等(2) 计算用户问题与每个模板的语义相似度(3) 选择相似度大于0.8的最佳模板(4) 将问题套用模板后交给模型生成回答动态Prompt路由 示例代码from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityfrom sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载语义模型model SentenceTransformer(paraphrase-MiniLM-L6-v2)# 定义Prompt模板池prompt_templates { technical: 请用数学公式和架构图解释{query}, # 模版一 educational: 请用通俗易懂的语言解释{query}, # 模版2 business: 请用简洁明了的方式总结{query} # 模版3}# 用户问题user_query 解释Transformer注意力机制# 计算语义相似度query_embedding model.encode([user_query])template_embeddings model.encode(list(prompt_templates.values()))# 计算相似度similarities cosine_similarity(query_embedding, template_embeddings)# 找出最匹配的模板best_index similarities.argmax()best_template list(prompt_templates.keys())[best_index]best_score similarities[0][best_index]if best_score 0.8: print(f匹配成功使用 {best_template} 模板相似度 {best_score:.2f}) final_prompt prompt_templates[best_template].format(queryuser_query) print(生成的Prompt, final_prompt)else: print(没有找到合适的模板)输出示例匹配成功使用 technical 模板相似度 0.87生成的Prompt请用数学公式和架构图解释解释Transformer注意力机制三、索引优化知识库的智能重构想象一下 一本厚厚的百科全书但每次查找信息都得一页一页翻效率很低。索引优化就是给这本百科全书加上“目录”、“标签”、“关键词”等工具这样能快速找到想要的内容。索引优化的核心就是让知识库更容易被“找到”。来看看几种优化方法1. 多表征索引从不同角度理解内容提高匹配率。2. RAPTOR分层索引处理长文档像目录一样结构化。3. 语义分块器根据语义切分避免信息断裂。3.1 多表征索引Multi-Representation这个方法就像是给知识库里的每一段内容从不同角度“拍照”每张照片代表一种理解方式这样在搜索时不管用户怎么提问都能找到匹配的内容。多表征索引流程多表征索引 三重嵌入 策略三种“照片”嵌入类型拍照方式作用说明原始分块把文本按固定长度切开保留原始信息就像原图一样清晰摘要向量用AI生成摘要后再“拍照”抓住整体意思像看图说故事一样问题向量AI模拟用户可能问的问题提高匹配度像提前猜到你想问啥举个例子 假设你有一段关于“人工智能”的内容多表征索引Multi-Representation 生成 三重嵌入策略三种“照片” 如下原始分块是原文字摘要向量是“AI是模拟人类智能的技术”问题向量可能是“什么是人工智能”、“AI有哪些应用” 这些用户可能问的问题。存储优化三重嵌入 FAISS的 存储方式FAISS是一个高效的向量数据库。嵌入类型生成方式存储优化原始分块文本分割FAISS-IVF摘要向量T5生成摘要嵌入量化索引(PQ)问题向量GPT生成可能被问的问题HNSW图索引注意表中的 IVF_PQ是它的一种压缩索引方式。类比就像把高清照片压缩成小图既节省空间又不影响查找。效果内存占用减少4倍相当于把100GB的数据压缩到25GB。IVF_PQ 和 HNSW 的性能收益内存占用降低4倍IVF_PQ量化检索速度提升3倍HNSW近邻搜索3.2 RAPTOR 分层索引处理超长文档有时候文档太长了比如一本书、一篇论文直接切分效果不好。RAPTOR就像给这本书建了一个“目录树”从章节到段落再到句子层层归纳。四层树状结构根节点整篇文章的摘要像书的简介。中间节点把几个小段落合并形成更大的段落。叶子节点最小的段落像句子一样短。检索策略对比方法召回率响应速度适用场景树遍历92%慢(300ms)高精度要求折叠树85%快(80ms)实时系统需求树遍历像查字典一样一层一层找准确但慢。折叠树像直接跳到相关章节快但可能漏掉细节。3.3 分块优化黄金法则分块就像切蛋糕切得太大吃起来不方便 切得太小又容易丢失整体味道。不同模型适合不同的切法。分块大小建议嵌入模型最佳分块长度重叠区间text-embedding-ada-002256 token50 tokenbge-large-zh512 token100 tokentoken可以理解为一个词或标点比如“人工智能” 是两个token。重叠区间就像切蛋糕时前后两块有部分重合避免断句导致信息丢失。语义分块器Semantic Chunker实现有些内容不能按固定长度切比如一句话被断开了。 语义分块器会根据语义自动判断哪里该切。from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunkersplitter SemanticChunker(embeddings, breakpoint_threshold0.7)embeddings是模型对文本的理解方式。breakpoint_threshold设定一个“语义断点”的阈值超过这个值就切开。语义分块流程四、高阶RAG策略混合检索重排序selfrag自检光靠单一的RAG方法比如只用向量检索往往不够准也不够快。高阶RAG策略的方法 把不同的检索方式结合起来在准确性和效率之间找到一个平衡点。高阶RAG策略 包括 混合检索重排序selfrag自检高阶RAG策略混合检索重排序selfrag自检 可以总结为一个流程图通过这套“混合检索 重排序 自检机制”的组合拳 能 大幅提升准确性 。4.1 混合检索实战配置让搜索更聪明举个生活例子想象你在图书馆找一本关于“人工智能”的书。你有两种方法方法一BM25关键词检索 根据关键词比如“AI”、“机器学习”在书名和摘要中查找就像用搜索引擎查关键词。方法二稠密检索语义检索 把每本书的内容变成一个“向量”然后找和你问题 在语义上 最相似的那本 。如果我们只用其中一种方法可能会漏掉一些好书。所以我们可以把两种方法结合起来取长补短。实战代码示例from langchain.retrievers import EnsembleRetrieverfrom langchain.retrievers import BM25Retriever, DenseRetriever# 初始化两个检索器bm25_retriever BM25Retriever.from_documents(documents)dense_retriever DenseRetriever.from_embeddings(embeddings, documents)# 创建混合检索器ensemble_retriever EnsembleRetriever( retrievers[bm25_retriever, dense_retriever], weights[0.4, 0.6], # BM25占40%稠密检索占60% c60 # RRF算法参数控制融合方式)效果对比检索方式召回率找到相关文档的概率纯向量检索72%混合检索BM25稠密89%可以看到混合检索明显更准4.2 重排序Re-Rank技术栈让结果更靠谱先 粗排 在 精排。比如 挑选 面试候选人HR先从几百份简历里挑出50个候选人初筛然后让专业面试官再从中选出5个最合适的精排。这样效率高而且更精准。模型选型指南模型名称计算开销精度适用场景Cohere rerank高★★★★商业API可用bge-reranker中★★★☆开源首选T5-Encoder低★★☆☆低成本场景4.3 Self-RAG自检框架让AI学会“反思”就像学生做完题后自己检查一遍看看有没有做错。Self-RAG 就是让 AI 在回答问题后主动检查自己的回答是否可靠如果不靠谱就重新检索、重新生成。Self-RAG 自检流程自检标记规则[Retrieval] 是否需要检索 → 是/否 [Relevance] 文档相关度 → 1-5分 [Support] 回答是否有依据 → 是/部分/否实际应用示例比如 AI 回答“太阳是绕地球转的”系统检测到这个说法 没有依据Support否就会自动标记为“幻觉”然后重新检索正确的资料再生成正确答案。五、生成控制工业级部署关键在工业级的AI系统中生成内容的质量和安全性至关重要。就像工厂生产产品一样不能只追求速度快还得保证产品合格、安全、有依据。这就需要一套“生成控制机制”来确保输出的内容准确、合规、有来源。主要从两个方面来控制生成质量Prompt工程规范CRAG纠正框架5.1 Prompt工程规范让AI听懂“规矩”Prompt提示词就像是你给AI下的“指令”。指令写得好AI才能干得好。工业级部署中Prompt不是随便写的而是有一套规范确保AI输出的内容安全、准确、有依据。1. 安全护栏设计给AI上“保险”就像汽车要有安全带和气囊一样AI也需要“安全护栏”防止它输出错误、违法或敏感信息。举个例子我们可以在Prompt中加一段“规则说明”告诉AI“你是一个专业助手回答必须满足以下几点1. 只能根据我给你的资料回答2. 如果不确定就告诉我‘根据现有资料无法确认’3. 所有重要信息都要标明来源。”这样AI就不会乱编内容也不会泄露隐私。RAG prompt 安全护栏设计安全护栏是为了确保生成内容的准确性、安全性和可追溯性。设计原则包括(1) 严格基于上下文强制模型仅使用提供的检索内容避免依赖预训练知识产生幻觉。(2) 不确定性处理当检索内容不足以回答问题时明确要求模型声明无法回答避免编造。(3) 来源标注对关键数据标注来源便于用户查证和后续调试。安全护栏是工业级 RAG 系统的核心防线确保生成内容可靠、安全、可控# LangChain 实现from langchain.prompts import PromptTemplatesafety_prompt PromptTemplate.from_template(你是一名专业助手回答需满足 {context}---用户问题{question})2. 少样本学习Few-shot教AI举一反三有时候我们不想让AI自由发挥而是希望它按照某种格式来回答问题。这时候就可以用“少样本学习”的方式给AI几个例子让它“照着做”。比如我们可以这样写一个Promptfew_shot_prompt 示例问题量子纠缠的原理示例回答根据文档第5章量子纠缠是...引用公式2.3当前问题{query}这样AI看到“示例问题”和“示例回答”后就知道该怎么组织语言、引用资料了。类比这就像教孩子写作文先给他看一篇范文再让他自己写。示例 动态注入机制def build_fewshot_prompt(query): # 1. 检索相似历史问题 examples retrieve_similar_queries(query, k3) # 2. 构建提示词 prompt 示例问答对\n for q, a in examples: prompt f问题{q}\n回答{a}\n\n prompt f当前问题{query} return prompt3 不确定性管理阈值设置当上下文相关性得分 0.65 时自动触发无法确认回复实现逻辑if max(relevance_scores) 0.65: return 根据现有资料无法确认5.2 CRAG纠正框架让AI输出更靠谱CRAG 是一个“四步纠错流程”用来确保AI的回答不仅快还要准。CRAG 就像是一套“质检流程”每一步都检查内容是否合格。四阶质检流程详解阶段检查什么用什么工具检索评估找到的资料相关性够不够MiniLM分类器判断相似度知识精炼提取关键事实去掉废话LLM 正则表达式动态补全缺少关键信息怎么办Google Search API最终生成输出内容是否标注来源固定模板 LLM生成举个例子帮助理解假设用户问“太阳为什么会发光”1. 检索评估系统先从知识库中找资料看看有没有关于“太阳发光原理”的内容。如果找到的资料和问题相关性太低比如讲的是月亮就跳过。2. 知识精炼从找到的资料中提取关键点比如“核聚变”、“氢变氦”、“释放能量”等去掉不相关的描述。3. 动态补全如果发现资料中没有提到“温度有多高”就调用Google搜索API补充。4. 最终生成把整理好的内容用固定格式输出比如“据[doc1]记载太阳之所以发光是因为其核心发生核聚变反应将氢转化为氦并释放出大量能量。”CRAG流程图总结一下在工业级部署中AI生成内容不能“随便说”而是要有规范Prompt工程有流程CRAG纠正框架有依据标注来源有安全防止乱说这就像工厂生产产品每一步都要检查质量确保最终输出的是“合格品”。六、性能优化基准测试RAG 常常会面临一个问题怎么在“效果好”和“速度快”之间找到平衡这就像是你去超市买东西既要找对商品准确又要快点结账效率还要不花冤枉钱成本。我们做性能优化就是在这些因素之间做权衡。6.1 不同优化策略的对比我们测试了几种常见的优化策略看看它们在两个关键指标上的表现准确率系统回答问题的准确程度比如HotpotQA召回率系统能从知识库中找出相关文档的能力比如MSMARCO延迟每次查询需要的时间单位毫秒优化策略准确率召回率延迟(ms)说明基础RAG38.2%64.7%120最基础的实现速度快但效果一般查询转换混合检索52.1%81.3%180通过改写问题和多方式检索提升效果Self-RAG重排序63.7%89.2%240加入自我评估和排序优化效果更好全策略集成71.3%93.5%320所有方法都上效果最好但速度最慢6.2 举个例子查询转换 混合检索的代码片段比如我们想实现“查询转换”和“混合检索”可以这样写代码伪代码from query_rewriter import rewrite_queryfrom retriever import vector_search, keyword_searchdef hybrid_search(query): # 第一步改写查询 rewritten_queries rewrite_query(query) # 第二步分别用向量和关键词搜索 vector_results [] keyword_results [] for q in rewritten_queries: vector_results.extend(vector_search(q)) keyword_results.extend(keyword_search(q)) # 第三步合并结果并去重 combined merge_and_deduplicate(vector_results, keyword_results) return combined这段代码的意思是先对用户的问题进行改写然后分别用两种方式去搜索最后合并结果这样能提高找到正确答案的概率。6.3 实战建议起步阶段建议从“查询转换 混合检索 重排序”这三件套开始进阶阶段再逐步引入Self-RAG、RAPTOR等高级策略注意成本不是所有策略都适合你的项目要根据业务需求选择。七、RAG 优化 落地 检查表7.1、索引构建阶段文档预处理清洗HTML/PDF解析错误分块测试对不同段落类型(叙述/表格/代码)采用不同分割器嵌入验证用MTEB中文榜测试模型(bge-large-zh首选)7.2、查询阶段安装rerank模块pip install sentence-transformers配置HyDE熔断当生成内容困惑度1.5时切换基础检索监控检索衰减每周测试Top50查询召回率7.3、生成阶段植入溯源标记[1]对应向量库doc_id设置幻觉检测llm_detect_hallucination(response) 0.9定义超时策略单次生成5s触发简化输出7.4、其他避坑指南 中文场景警惕嵌入模型语言偏差测试”芯片“vs”chip“相似度长文档索引优先使用RAPTOR而非简单分块商业API调用需配置fallback机制Cohere宕机时切本地BGE7.5、RAG 持续优化7.6、RAG优化最佳实践最佳实践从混合检索查询重写ReRank三件套起步逐步引入Self-RAG等高级策略。每周进行召回率测试持续优化阈值参数。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】